Crear un Agente con Herramientas Personalizadas

Agentes de IA con Hugging Face smolagents

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

Beneficios de las Herramientas Personalizadas

Fiabilidad: Escribe y prueba la lógica explícitamente en lugar de depender del agente
Reutilización: Usa herramientas en varios proyectos y agentes
Consistencia: Comportamiento predecible en cada ejecución (ideal para depuración)
Acceso controlado: Expón solo lo que desees (archivos, APIs, bases de datos, etc.)

Escenario: Tienes una Tienda Minorista

Los datos de inventario se almacenan en un archivo CSV (tamaño, color, cantidad y precio)
Los agentes de código pueden escribir código para leer CSVs
Pero no tienen acceso a archivos por defecto
Necesitas envolver el acceso a archivos en una herramienta personalizada

Anatomía de una Herramienta Personalizada

from smolagents import tool
import pandas as pd

@tool
def check_inventory(product_name: str) -> int:
    """
    Verifica la cantidad disponible de un producto en el CSV de inventario.

    Args:
        product_name (str): El nombre del producto a buscar.

    Returns:
        int: La cantidad en stock. Devuelve 0 si no se encuentra el producto.
    """
    df = pd.read_csv("store_inventory.csv")
    match = df[df["product_name"] == product_name]
    stock_quantity = int(match.iloc[0]["quantity"]) if not match.empty else 0
    return stock_quantity

Mejores Prácticas para Herramientas Personalizadas

¿Tenemos camisetas en stock?

Registrar una Herramienta Personalizada con Tu Agente

from smolagents import CodeAgent

agent = CodeAgent(
    tools=[check_inventory], # Añadir herramienta personalizada
    model=InferenceClientModel(),
    additional_authorized_imports=["pandas"]  # Permitir paquete externo
)

agent.run("¿Tenemos camisetas grandes en stock?")

Sí, tenemos 8 camisetas grandes en stock.

Herramientas Personalizadas en Proyectos de Producción

¡Vamos a practicar!

Agentes de IA con Hugging Face smolagents